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处方药在部分网上药店可以随意买 公益诉讼督促加强网售处方药监管******

　　处方药在部分网上药店可以随意买

　　北京铁检院：公益诉讼督促加强网售处方药监管

　　远程诊疗、网上开方、送药上门……随着互联网医疗的蓬勃发展，网上药店让消费者足不出户就能快速获取药物。然而，由此带来的药品误用、滥用、过量服用事件也时常发生。药品安全非同儿戏，网上用药安全该如何保障？近日，最高人民检察院发布了一批药品安全公益诉讼典型案例。其中，北京铁路运输检察院(下称北京铁检院)办理的督促整治网络平台药店违法销售处方药行政公益诉讼案对保障用药安全问题进行了一系列探索。

　　调查发现，网上药店销售处方药存在诸多问题

　　“网上药店无处方销售处方药”“轻轻松松能买到12周以上用量的处方药”“药师审核形同虚设”“处方上没有执业药师的签字”……2021年7月，北京铁检院检察官在履职中发现网售处方药存在诸多不规范现象。同时，最高检也向北京铁检院交办了相关线索。

　　处方药规范经营是国家药品重点管理事项，我国多部法律法规对处方药的销售作出了明确规定。2019年修订的药品管理法明确了药品经营线上线下相同标准、一体监管的原则。药品零售企业从事药品经营活动，应当有依法经过资格认定的药师或者其他药学技术人员负责本企业的药品管理、处方审核和调配、合理用药指导等工作。2021年8月，国家卫生健康委办公厅、国家医保局办公室发布的《关于印发长期处方管理规范(试行)的通知》中指出，长期处方的处方量一般在4周内；根据慢性病特点，病情稳定的患者适当延长，最长不超过12周。

　　“通过查阅相关法律法规，我们发现网上药店违法销售处方药可能会给群众用药安全带来隐患，损害社会公共利益。因此，我们决定立案调查，针对网上药店违法违规销售处方药可能涉及的药品安全领域问题开展专项监督，对北京市范围内的药品网络零售企业销售处方药的情况进行排查。”北京铁检院检察官康辉介绍说。

　　2021年9月，该院公益诉讼检察部门将在京注册网络平台的药店及京外注册网络平台在京注册的药店作为调查重点，通过大数据筛查、人工复核、梳理分析等方式，全面了解网上处方药的销售情况。调查结果显示，3家网络平台(其中包括2家在京注册网络平台)上有28家药店存在执业药师未依法履行电子处方审核责任的情况，共涉及北京市的5个区。具体问题包括：部分网络平台药店在接收线上购药订单后，执业药师未按照相关规定对电子处方进行审核就进入了线下配送环节，存在配送超过用量的处方药、执业药师未在处方上签名等违法行为。

　　检察建议引发“整治风暴”

　　执业药师的审核是网售处方药的最后一关，关乎消费者能否吃准药、吃对药，绝不能形同虚设。为此，2021年9月，北京铁检院分别与市区两级药品监管部门就网售处方药的监管权责划分问题进行座谈，就网售处方药监管现状、网上药店日常经营、药师审核义务等进行深入沟通。

　　随后，北京铁检院分别向5个区的药品监管部门制发了诉前检察建议，督促行政机关对相关违法行为进行查处，对网络平台药店执业药师履行电子处方审核职责加强监管。

　　收到检察建议后，药品监管部门高度重视，开展了一系列有针对性的工作：通过对辖区涉案网络平台药店进行约谈及现场检查，对存在执业药师未对电子处方进行审核调配问题的网络药店作出行政处罚决定，责令限期整改；开展网络销售处方药专项监管执法工作，对辖区网售处方药的药店进行延伸检查、全面排查，对排查中发现的违法行为进行处理；逐一约谈重点关注的网络平台药店，结合相关法律规范对药店的具体经营进行规范指导；推动网络平台药店在电子处方服务方面建章立制，并定期发布工作专刊，组织学习交流。

　　溯源治理推动平台企业加快技术更新

　　办案中，承办检察官还发现，在部分备案的纸质处方上有执业药师签字，可电子处方上却没有。这种现象是因为药师的疏忽，还是技术的迟滞？

　　“据药品监督管理部门反映，相关互联网平台操作系统不完善，造成药师在诊疗系统中使用不便。”康辉介绍，《处方管理办法》规定，药师在完成处方调剂后，应当在处方上签名或者加盖专用签章。由此可见，电子处方也应当符合上述要求。

　　为推动溯源治理，承办检察官分别与涉案的3家网络平台进行座谈，建议平台进一步完善相关机制，加快技术更新，为执业药师审核电子处方提供便利条件，推动平台销售处方药规范化发展。随后，相关平台对系统进行了优化升级，不仅解决了药师签名上传失败的问题，还可以对处方开具的药量进行监测。对于医师、药师超用量开药等行为，系统可以自动提醒，并限制超过用量的处方开具权限。平台企业还研发了辅助监控系统，帮助网上药店开展相关审核事项。

　　据悉，2022年12月1日，国家市场监督管理总局发布的《药品网络销售监督管理办法》正式施行，明确规定药品网络零售企业应当建立在线药学服务制度，由依法经过资格认定的药师或者其他药学技术人员开展处方审核调配、指导合理用药等工作；同时明确第三方平台应当加强检查，对平台上药店的药品信息展示、处方审核、药品销售和配送等行为进行管理，督促其严格履行法定义务。“管理办法与我们之前的办案思路不谋而合。我们也将持续关注药品网售合规问题，保障群众用药安全。”同时，康辉也提醒广大消费者，在线上选购药品时一定要遵循互联网医师的指导，看清药品名称、批准文号、有效期等，留心执业药师对电子处方的审核意见，理性购药、科学用药，当好自己健康的第一责任人。

　　近日，该院检察官跟踪回访后发现，消费者在相关平台购药开具的电子处方已标有执业药师的审核签名，在开具的长期处方上标注了理由，相关药店也配备了线下执业药师。（检察日报 简洁　田慧娟）

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）